Pandas是python的一个数据分析包（numpy，matlab），最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

《物流大数据平台架构设计与实践》摘要： 物流行业数字化转型面临海量数据处理挑战，日均千万级订单和实时轨迹追踪需求催生了新一代大数据平台建设。该架构采用分层设计：数据采集层通过Kafka实现业务解耦；存储层融合HDFS、ClickHouse等组件满足不同场景；计算层基于Flink实现实时预警，Spark处理离线分析。技术选型注重高吞吐与低延迟，如Kafka3.4+Flink1.17组合。特别针对物流

在spark的bin下有是spark的指令，指令运行时可以指定对用的参数，实现对服务的控制。spark-submit--deploy-mode cluster代码文件名。当spark完成计算后，会产生对应的日志计算信息，在计算信息中显示了计算的流程。流程中涉及Application，job，stage，task的信息。dirver有资源调度分配在哪台机器上运行，就是cluster。dirver在提

x 数结构rdd中每个元素数据，元素是是什么类型，就进行什么类型的计算操作。可以选择指定master，appName。

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LSM 典型的 Minor Compaction 是指：增量数据只会让前面几层的文件进行合并，只要增量数据不够多，最底层的文件是不会参与 Compaction 的，这就意味着多个 Tag 之间的最底层是完全一样，完全复用的，结合湖格式的文件管理，多个 Tag 并不会带来冗余的文件存储。Tag 是 immuatable 的，它不能被增删改查的，一般来说，数据库映射的表是不可变的，我们推荐在 ODS